本文以某油田数字化改造项目为背景，研究内容主要分为如下四个部分（1）三维激光扫描仪在扫描作业中会产生精度不符合项目要求的问题，导致后续的维模型精度无法达到要求。本文系统分析了扫描仪的误差来源，采用单边法和交叉双边法的标定实验方案，可以较快、较准确的检验三维激光扫描仪的精度，为后续数据获取奠定了良好的基础（2）传统的纹理图片采集方法没有规则，拍摄的图片较多，数据量较大，且有时会遗漏部分场景信息。通过对比分析研究前后几次采集的大量纹理图片数据，提出了一种快速、全面的纹理采集方法，提高了采集效率，降低了数据量。通过研究降噪、增强特征等算法，对纹理图片进行处理，获取了较好的模型显示细腻感。最后，通过对比实验分析了上种不同理贴图方法在模型真实度、内存占用量和操作易程度等力面的影响，得出各个贴图方法的优缺点及适用范围，为后续的高质量、快速度的纹理贴图提供了理论依据（3）针对地面激光扫描仪在点云拼接时出现无法识别标靶球的问题，分析研究了大量其它站扫描的点云数据和标靶摆放位置，提出了相应的摆放规则，提高了识别标靶的成功率和点云拼接效率。复杂的曲面类模型在正向建模软件中的操作难度较大，且操作复杂，作者通过转换格式将点云放置在逆向软件中使用曲面拟合建模方法进行三维建模，提高了建模效率。非规則类模型在通过交集、并集和差集操作时会出现模型消失的问题，经过实验和研究，详细提出了其建模步骤，减少了该类问题的出现。团队协同作业的模型整合阶段容易出现材质和模型重复问题，结合项目的建模技术要求提出了相关的模型建模规范，提高了模型整合效率
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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战场环境是影响战争胜负走向的关键因素，其中地形是战场环境的主要构成。随着军事技术的变革、精确打击和精确斩首武器的运用，传统二维地图的局限性已经无法满足军事训练和军事指挥方面的需求。而对于当前的三维战场地形，快速进行地形模型构建、地形模型精细化以及海量数据可视化呈现的要求显得越来越高。因此，本文为构建真实的三维战场地理环境及可视化进行了深入研究。本文选用倾斜摄影技术与 Cesium可视化库进行真实三维地形的建立及可视化平台的搭建，以西安工业大学未央校区做为典型应用实例进行城市作战可视化开发。首先，本文介绍了三维实景建模与可视化相关理论；论述了在Web端进行可视化开发的优势；提出了倾斜摄影测量技术对三维战场地形构建时存在的问题及解决办法。其次，本文制定了战场环境多源数据采集方案以及基于 Smart3D多源数据融合建模流程。制作了三维战场地形数据并进行了模型质量分析，包括模型的纹理精度、几何精度和地理坐标精度。确保生成的地形数据满足逼真的可视化视觉效果及地形对地面人员装备的各种干涉作用的真实性最后，本文在前三章的基础上采用BS三层架构的方式，通过 Cesium、HTLM，JavaScript等语言进行战场环境可视化平台的搭建，实现了城市化作战的三维战场环境构建。同时本文基于 Cesium完成了模型单体化和模型驱动等功能本课题对三维战场地形环境构建与可视化研究具有重要意义。本文提出的战场环境构建方法可以运用到各种战场环境的构建，包括山地丘陵的作战地形环境构建、城市反恐作战等。通过可视化平台的加载可以直观、真实了解战场环境。通过模型驱动完成战场中各种演示效果。关键词：多源数据融合；倾斜摄影测量：三维建模；Cesium：三维战场环境可视化：CZML
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测（edge detection）.由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一.本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关.图像强度的不连续可分为：（）阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异（2）线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值.在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6.1所示对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性.例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘：如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘.由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[门且处在强度显著变化的位置上的点边缘段：对应于边缘点坐标[，门及其方位，边缘的方位可能是梯度角边缘检测器：从图像中抽取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法
上传时间： 2022-04-22
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精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践（第二版）PDF -- 张宏林编 人民邮电出版社 第1章 绪论 第2章 模式识别中的基本决策方法 第3章 常用的模型和算法介绍 第4章 常用搜索算法 第5章 联机字符识别 第6章 脱机字符识别 第7章 在线签名鉴定 第8章 离线签名鉴定 第9章 人脸的检测与定位 第10章 车牌识别技术 第11章 印章识别 第12章 图像的纹理分析方法
标签： Visual C++ 数字图像模式识别技术
上传时间： 2022-07-09
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